什么是NFT的稀有度?
一般來說,NFT的稀有度包含兩個概念:特征稀有度與資產稀有度。
特征稀有度:衡量每個特征的出現頻率,即擁有該特征在此集合中的占比。例如,特征"Background_Blue"的稀有度得分是10.44%,因為ShortBearClub總數是5000只,其中有522只"Background_Blue"熊。
圖1:ShortBearClub的特征稀有度
資產稀有度:代表該項資產的總稀有度分數,可用于橫向對比與排名。單個NFT的價值通常很大程度上受到稀有度的影響。對于NFT收藏家來說,當他們在考慮購買哪種NFT時,他們希望花費相同數量的ETH帶來最大的回報,于是,稀有度成為最重要的參考指標之一。
已有的稀有度評分模型
Rarity.Tools稀有度評分
Rarity.Tools是目前使用最廣的稀有度評分工具。它的核心計算方式是:將每個特征出現頻率的百分比的倒數總值相加。
幣安將上線1000PEPE 1-20倍U本位永續合約:金色財經報道,據官方公告,幣安將于2023年5月6日00:30(東八區時間)上線1000PEPE 1-20倍U本位永續合約。[2023/5/5 14:45:13]
圖2:rarity.tools的稀有度模型
不過,Rarity.Tools在近期調整了它的計算模型,且沒有公開披露具體細節。Rarity.Tools是NFTSummer爆發前就有的一款NFT稀有度數據分析工具,它的優勢在于計算模型簡單易懂。用戶可以很直觀地看出哪個特征在整體稀有度分數中貢獻度更大。但是簡單加總法的缺點是可能會高估或低估一項資產的真實稀有度。例如,若某個特征或者特征數量的分數過高,會在一定程度上拉高該NFT的排名,但用戶可能對該特征并不是很關注。
NFTEXP稀有度評分
在NFTEXP的稀有度計算更為復雜,目前尚未披露。我們只能從NETEXP官網中獲得NFTEXP模型的大概思路。以"Chubbies"項目為例,其中兩個特征的頻率如下:
Web3社交協議CyberConnect 3月月活突破73萬,創歷史新高:金色財經報道,據 Dune Analytics 數據顯示,Web3 社交協議 CyberConnect 3 月月活突破 73 萬,創歷史新高。此外,CyberConnect 推出的 ccProfile NFT 3 月鑄造量突破 59 萬枚,同樣創下歷史新高。[2023/4/6 13:48:15]
臉部:Blushed,有1053個。發型:Afro,有1110個。圖3:"Chubbies"項目一覽(來源NFTGO.io)
從百分比上來看兩個特征的稀有度幾乎相同。但是:「Blushed」的特征稀有度評分為8,而Afro的特征稀有度評分為17。這是因為發型特征只有四種,臉部特征一共有13種。所以,一個「Blushed」的真實稀有度低于“平均臉”,而一個「Afro」的真實稀有度高于平均水平。
NFTEXP的特征稀有度考慮到了特征中類別數的影響。每個特征的出現頻率會與平均頻率進行比較,相應的調整特征評分。但NFTEXP也存在和Rarity.Tools同樣的缺點,會在下一節“異常情況對比”中詳細闡述。
瑞信CEO:硅谷銀行信用風險敞口不大:金色財經報道,瑞信CEO:硅谷銀行信用風險敞口不大。瑞信CEO表示該行將裁員8%。
行情顯示,瑞士信貸(CS.N)盤前走低,跌幅擴大至5.5%。[2023/3/14 13:03:17]
更合理的稀有度評分模型
一般來說,稀有的同義詞還有特殊、獨特。一件事物是否稀有,主要取決于它與群體內其他事物的差異性。差異性越大,代表這件事物更加特殊和罕見。那么,若能量化這件事物與群體內其他事物的綜合差異,即能反映出它在群體內的稀有度。NFTGO基于這一原則,研發出一種更科學的方法來評估NFT的稀有度——?基于Jaccard距離的稀有度評分方式。
什么是Jaccard距離?
Jaccard距離是一個統計學的方法,用于測試樣本集之間的不相似性,范圍為從0到1。其數學公式為:
Jaccard距離是一種常見的數據科學測量方法,用于計算對象之間的差異性。其邏輯看起來類似于維恩圖,衡量樣本集之間的交集大小。
TORN 24小時內漲超72%,核心開發者將于2月20日結束關押:金色財經報道,據行情數據顯示,以太坊隱私交易平臺Tornado Cash治理Token TORN價格突破14美元,現報價14.22美元,24小時漲幅72.75%。
此前報道,Tornado Cash開發人員Alexey Pertsev被勒令在獄中關押至2023年2月20日。[2023/2/13 12:04:12]
如何計算NFTGO稀有度評分?
NFTGO基于Jaccard距離來純粹地統計NFT特征的相似度。我們以計算BAYC#1154稀有度評分為例:
計算#1154與同系列中其他9999個NFT的Jaccard距離計算Jaccard距離的平均值,這就是稀有度分數的初始數據使用極差法處理上一步的數據。極差法的數學公式為:
用上一步得出的z-score乘以100,即為BAYC#1154的最終稀有度分數。然后在一個集合中根據分數進行排名(稀有度分數的范圍從0到100),得到該NFT的最終稀有度排名。NFTGO稀有度評分的優勢
美聯儲2月加息25BP的概率為94.2%:金色財經報道,據CME“美聯儲觀察”:美聯儲2月加息25個基點至4.50%-4.75%區間的概率為94.2%,加息50個基點的概率為5.8%;到3月累計加息25個基點的概率為16.3%,累計加息50個基點的概率為78.9%,累計加息75個基點的概率為4.8%。[2023/1/16 11:13:36]
通過實驗對比發現,Rarity.tools和NETEXP的稀有度評分可能會高估或低估一項NFT資產的稀有度,而NFTGO稀有度評分卻能在這些異常情況里給出比較合理的結果。下表展示了NFTGO、Rarity.Tools和NFTEXP三種稀有度評分模型,在計算BoredApeYachtClub(BAYC)系列NFT的稀有度排名時的異常情況。
表1:各工具稀有度排名結果對比
在26個異常值中,前22個猿猴的稀有度評分被Rarity.Tools和NFTEXP高估了,因為“有四個特征屬性的猿猴”在總分中占了很大的比例。最后4個猿猴的稀有度評分被Rarity.Tools和NFTEXP低估了,因為“有五個特征屬性的猿猴”在總分中占的比例很小。
以BAYC#947為例,NFTGO將其排名為#9994,這幾乎是最不稀有的猿猴,稀有度為406。然而,Rarity.Tools將它排在第775位,稀有度為168.23。這是因為Rarity.Tools僅將每個特征和特征數進行簡單相加(然而它實際沒有額外的特殊特征)。如下圖所示,這只猴子并無特別的特征。那為什么這只猿猴在Rarity.Tools中排名前10%?很明顯,特征數占稀有度分數的比例過高,在168.23的總分中占136.7分。有四個特征屬性的猿猴總數為254個,有六個特征屬性的猿猴總數為5,323個。根據Rarity.Tools提供的稀有度計算公式,有四個特征屬性的猿猴會比有六個特征屬性的猿猴相對稀缺,這其實并不太合理。
圖4:Rarity.tools針對BAYC#947的稀有度評分細節
圖5:NFTGO針對BAYC#947的稀有度評分細節
再看BAYC#2832和BAYC#8742,很明顯,BAYC#2832的評分應該更高,因為它有多樣化的特征。并且,BAYC#8742的最高報價也高于BAYC#2832,因此,購買BAYC#2832是更有利可圖的,而Rarity.tools低估了它的稀有度。
圖6:Rarity.tools針對BAYC#2832和BAYC#8742的稀有度評分細節
圖7:NFTGO針對BAYC#2832的稀有度評分細節
圖8:NFTGO針對BAYC#8742的稀有度評分細節
圖7和圖8是NFTGO對BAYC#2832和BAYC#8742的稀有度評分。從頁面右側“特征”視圖可以看到,BAYC#2832的各特征屬性基本浮動在1%-3%之間,而BAYC#8742特征屬性的最低值足有12.42。顯然,NFTGO的稀有度評分比Rarity.Tools更加合理。
此外,Rarity.Tools和NFTGO對于CryptoPunks的稀有度評分也能反映其準確性的差異。在Rarity.Toolsv2中排名前二十名的Punk,有接近一半是沒有特征的。NFTGO對此類Punk的排名更低一些,因為這些零特征的Punk缺乏多樣性,理應降低稀有度評分和排名。
圖9:Rarity.Tools中排名前21的CryptoPunk
圖10:NFTGO中排名前20的CryptoPunks
表2:CryptoPunk的稀有度排名對比(數據:2021年11月2日)
綜上,與RarityTools和NFTEXP稀有度評分相比,基于Jaccard距離的NFTGO稀有度評分是合理且準確的,您可以將其作為收藏NFT的參考。
總結
在購買或出售NFT時,稀有度得分是一種輔助手段。雖然我們使用的稀有度模型在統計學上是正確的,但是不同NFT項目方會給出關于某種屬性的更重要的公告。例如CoolCats的官方聲明,無檐小便帽或帽子這樣的普通物品比電腦頭或猿人服裝等稀有物品的價值要低。除此之外還有其他方法可以判斷NFT資產的價值,如藝術欣賞價值或流動性溢價。再者,也許您更喜歡綠色背景而不是紅色背景,這受到了個人主觀審美的影響。
基于Jaccard距離來計算一項NFT資產的群體性差異,幫助用戶發現NFT的群體性綜合差異,實際是更本質地量化了“稀有度”這一概念。您已可以在NFTGO上查看所有NFT的稀有度排名和稀有度評分,希望NFTGO稀有度評分能幫助您在購買或出售NFT時做出更合理的決策。
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原文標題:《Footprint:拆解Avalanche鏈攀升的奧秘》撰文:Footprint分析師Simon(simon@footprint.
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1900/1/1 0:00:00